on-policy和offpolicy算法
一句话总结
On-policy（同策略）：边学边用，用当前策略生成的数据更新当前策略。
例子：演员自己演完一场戏后，根据观众反馈改进演技。Off-policy（异策略）：学用分离，用其他策略（如旧策略、专家数据）生成的数据更新当前策略。
例子：演员通过看别人的表演录像来学习，不用自己亲自演。
On-policy 算法
特点
数据来源：必须用当前策略（正在训练的模型）与环境交互产生的数据。
数据时效性：更新一次策略后，旧数据立即失效，必须重新采样。
优缺点：
✅ 更稳定，数据与策略一致。
❌ 样本效率低（大量数据只能用于一次更新）。
典型算法
REINFORCE：蒙特卡洛策略梯度，纯靠当前策略的完整轨迹更新。
PPO（近端策略优化）：通过裁剪机制限制更新幅度，但仍需当前策略的数据。
A2C（Advantage Actor-Critic）：同步版本的Actor-Critic算法。
类比
厨师亲自尝菜调整配方：每改一次配方，就必须重新做一桌菜来试味道。
Off-policy 算法
特点
数据来源：可以用历史数据、其他策略的数据（如专家示范、旧策略）。
数据复用：同一批数据可多次用于训练，提高样本效率。
优缺点：
✅ 样本效率高，适合真实场景（如机器人训练）。
❌ 需要处理策略差异（如重要性采样），可能不稳定。
典型算法
Q-Learning / DQN：通过Q表或神经网络学习最优动作价值，不依赖当前策略。
DDPG / SAC：Actor-Critic框架下，用经验回放池（Replay Buffer）复用数据。
TD3：双延迟DDPG，进一步优化稳定性。
类比
厨师看别人的做菜视频学新技术：不用自己反复试错，直接借鉴他人经验。
关键区别对比
| 特征 | On-policy | Off-policy |
|---|---|---|
| 数据来源 | 必须当前策略生成 | 可用任意策略生成的数据 |
| 数据复用 | 不能复用，每次更新后丢弃 | 可复用（如经验回放池） |
| 样本效率 | 低 | 高 |
| 稳定性 | 高（数据一致） | 低（需处理策略差异） |
| 典型算法 | PPO, A2C, REINFORCE | DQN, DDPG, SAC |
通俗例子
On-policy：
你学自行车：必须自己骑（当前策略），摔了才能调整姿势，不能靠看别人骑车来改进。
Off-policy：
你学做菜：看菜谱视频（他人策略数据），不用每看一次就自己做一遍。
如何选择？
选On-policy：需要高稳定性（如AI对话模型微调）。
选Off-policy：数据稀缺或交互成本高（如机器人控制）。
理解这两者的区别，就能明白为什么PPO适合ChatGPT训练（稳定优先），而DQN适合游戏AI（数据复用优先）。